OpenClaw Multi-Agent: 7 agentes aislados por 5/mes
El usuario @procoder publicó una guía detallada de 25 minutos sobre cómo construir un sistema multi-agente en producción con OpenClaw — 7 agentes especializados por menos de 5/mes.
El problema del chat único con AI
Las ventanas de chat único sufren cuatro problemas críticos:
- Sobrecarga de contexto — tareas no relacionadas compiten por atención
- Ineficiencia de costos — modelos premium manejan tareas triviales
- Expansión de permisos — un agente con herramientas amplias es peligroso
- Deriva de identidad — sin personalidad estable entre tareas
Arquitectura de 7 agentes
- Chat Agent — asistente diario, modelo económico (Kimi 2.5)
- Research Agent — análisis profundo, modelo caro (Claude Opus)
- Coding Agent — ejecución aislada (DeepSeek Coder)
- Notes Agent — captura de conocimiento (Claude Sonnet)
- Movie Agent — seguimiento de entretenimiento (Kimi 2.5)
- Trading Agent — resúmenes de mercado solo lectura
- Family Agent — respuestas de máxima seguridad en grupos públicos
Principios clave
- Un agente = una identidad, sin estado compartido
- Enrutamiento determinístico via bindings (no basado en AI)
- 80% modelos baratos, 20% premium — nunca al revés
- Sandbox para toda ejecución de código
- Permisos mínimos para herramientas
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